I AM
学生
电子科技大学 · 1年经验
日薪：
￥500/8h
地点：
成都 郫县
时间：
可工作日远程
信用行为
0
接单数
0
评价数
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收藏数
技术能力
有较强的动手能力，扎实的算法分析与设计能力 熟悉 Python，掌握 C/C++，JAVA，熟悉 git 等工具的使用 熟悉 MVVM 架构模式，组件化开发，前后端分离开发的模式 熟悉 Vue.js 框架，前端包体积优化 具有良好的编程基础、逻辑思维能力 有一定的深度学习，自然语言处理基础。参加过程序设计竞赛和深度学习竞赛，获得过国家级和国际级的奖项。
项目经验
2020 年 4 月-2020 年 6 月，完成项目《离校系统》，在该项目中负责前端部分，使用前端框架为 Vue.js， 使用组件为 ElementUI。在这个过程中，参与了 UI 设计，接口文档的设计，前端的表单验证设计，防 XSS(跨站 脚本攻击)的防御手段，用户登录及权限系统设计，解决跨域问题。熟悉常见的 CSS 布局：流式布局，flex 布局 等。在项目中也使用到数据可视化框架 ECharts。
2021 年 1 月-2021 年 6 月，完成项目《基于 Fedrated-XGBoost 的信贷风控系统》，在该项目中作为独 立完成人，设计了一个在线审查用户违约概率的系统，同时也设计了一个在线机器学习平台，采用常见的机器学 习模型：LR，XGBoost，LightGBM 以及 Fedrated-XGBoost 模型。完成数据清洗，特征工程，数据建模等工 作。Web 前端采用的 Vue 框架，后台采用的 Flask 框架，使用了前后端分离的开发模式，熟悉 API 调试工具及 Nginx 反向代理。
也做过计算机视觉项目小票识别。
2021 年 1 月-2021 年 6 月，完成项目《基于 Fedrated-XGBoost 的信贷风控系统》，在该项目中作为独 立完成人，设计了一个在线审查用户违约概率的系统，同时也设计了一个在线机器学习平台，采用常见的机器学 习模型：LR，XGBoost，LightGBM 以及 Fedrated-XGBoost 模型。完成数据清洗，特征工程，数据建模等工 作。Web 前端采用的 Vue 框架，后台采用的 Flask 框架，使用了前后端分离的开发模式，熟悉 API 调试工具及 Nginx 反向代理。
也做过计算机视觉项目小票识别。
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学生 · 1年经验 · 电子科技大学
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有较强的动手能力，扎实的算法分析与设计能力 熟悉 Python，掌握 C/C++，JAVA，熟悉 git 等工具的使用 熟悉 MVVM 架构模式，组件化开发，前后端分离开发的模式 熟悉 Vue.js 框架，前端包体积优化 具有良好的编程基础、逻辑思维能力 有一定的深度学习，自然语言处理基础。参加过程序设计竞赛和深度学习竞赛，获得过国家级和国际级的奖项。
项目经验
2020 年 4 月-2020 年 6 月，完成项目《离校系统》，在该项目中负责前端部分，使用前端框架为 Vue.js， 使用组件为 ElementUI。在这个过程中，参与了 UI 设计，接口文档的设计，前端的表单验证设计，防 XSS(跨站 脚本攻击)的防御手段，用户登录及权限系统设计，解决跨域问题。熟悉常见的 CSS 布局：流式布局，flex 布局 等。在项目中也使用到数据可视化框架 ECharts。
2021 年 1 月-2021 年 6 月，完成项目《基于 Fedrated-XGBoost 的信贷风控系统》，在该项目中作为独 立完成人，设计了一个在线审查用户违约概率的系统，同时也设计了一个在线机器学习平台，采用常见的机器学 习模型：LR，XGBoost，LightGBM 以及 Fedrated-XGBoost 模型。完成数据清洗，特征工程，数据建模等工 作。Web 前端采用的 Vue 框架，后台采用的 Flask 框架，使用了前后端分离的开发模式，熟悉 API 调试工具及 Nginx 反向代理。
也做过计算机视觉项目小票识别。
2021 年 1 月-2021 年 6 月，完成项目《基于 Fedrated-XGBoost 的信贷风控系统》，在该项目中作为独 立完成人，设计了一个在线审查用户违约概率的系统，同时也设计了一个在线机器学习平台，采用常见的机器学 习模型：LR，XGBoost，LightGBM 以及 Fedrated-XGBoost 模型。完成数据清洗，特征工程，数据建模等工 作。Web 前端采用的 Vue 框架，后台采用的 Flask 框架，使用了前后端分离的开发模式，熟悉 API 调试工具及 Nginx 反向代理。
也做过计算机视觉项目小票识别。
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